馬体重の見方はこれで決まり！「前走斤量比偏差値」というファクター

馬体重・斤量に関する分析は、一旦これで最後にします。

実際に私が採用しているのは、この前走斤量比偏差値というものになります（他にも少し補足的に使用しているものもありますが）。

総合指数のベースなので、この指標1つでは何にもならないですが、一番初めの今走馬体重から派生・良化を繰り返してきた最終形なので、馬体重関連の指標として最も好ましいのではないかと考えています。

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馬体重・斤量に関する指標の整理

今走馬体重と前走馬体重

馬体重には、今走馬体重と前走馬体重の2つのファクターがあります。

もちろんレース当日の馬体重を使うに越したことはないのですが、今走馬体重はレース直前の発表となるため、それぞれの馬券購入タイミングに合わない場合もあります。

そこで、前走馬体重を代替することが可能かを検討しました。

: 【馬体重いつ発表？】前走馬体重でも当日馬体重と同じように使える件

続きを見る

結局のところ、前走馬体重を使っても回収率・勝率にほとんど影響はないことが分かりました。

これは前走からの馬体重増減がほとんど1桁なので、例えば450kgの馬が次走で454kgになったところで特に大きな影響を与えないことは、データを検証するまでもなく、直観的にも納得できます。

順位化と偏差値化

馬体重そのものを分析対象にすると、全てのレースの全ての競走馬をひとまとめにしていることになりますが、本来は、あるレースの14頭なり16頭なりの中での馬体重の重い軽い、が焦点になるはずです。

つまり、あるレースの中での相対的な関係性に注目した方が、より有効な示唆が多いのではないか、という視点です。

あるレースの中での相対的な関係性を分析するには、

順位化（数値の大きいもの・小さいものから順に順位付けをする）
偏差値化（数値を平均を50・標準偏差を10になるように変換する）

という2つの方法があります。

①の順位化の場合、順位への置き換えは容易ですが、各順位のあいだは等間隔に評価されてしまいます。1位と2位がほぼ拮抗して、かなり引き離されて3位、という場合に、1位・2位・3位のあいだは差異が描写されません。

②の偏差値化の場合、間隔の違いが適切に描写されることが、順位化に対するメリットです。しかし、計算が必要となります。データ分析で馬券購入ルールを作るのであれば、エクセル等で何らかの計算処理をすると思うので、あらかじめフォーマットさえ作っておけば継続的な運用は可能と思います。

馬体重と斤量馬体重比（斤量比）か

馬体重そのものを使うか、斤量との比率を使うか、という観点です。

こちらの記事で、斤量比にするメリットを書いています。

斤量自体の説明はこちら

: 斤量とは？馬齢戦・定量戦・別定戦・ハンデ戦とは？斤量の影響は？

続きを見る

以上をまとめると…

馬体重・斤量関連の指標として、下記のように整理できます。

今走馬体重　→　今走馬体重順位　→　今走馬体重偏差値
前走馬体重　→　前走馬体重順位　→　前走馬体重偏差値
今走斤量比　→　今走斤量比順位　→　今走斤量比偏差値
前走斤量比　→　前走斤量比順位　→　前走斤量比偏差値

この最後の前走斤量比偏差値というのが、馬体重・斤量に関する指標の最終形であります。

念のためですが、前走斤量比の前走は馬体重に係っていて、斤量はもちろんレース当日のものを使います。

前走の斤量ではありません。

前走馬体重を使うのは、あくまでも当日発表の今走馬体重が予測上使いにくいからです。

前走斤量比偏差値は、今走斤量／前走馬体重のレースごとの偏差値ということになります。

前走斤量比偏差値のパフォーマンス

芝レース

【比較】前走馬体重偏差値

前走斤量比偏差値の利点を見ていきたいのですが、グラフが多いと私も訳が分からなくなるので、回収率指数を形成するのに重要な、偏差値上位に絞ったデータを見ていきます。

まず比較のために、以前ご紹介した前走馬体重偏差値の偏差値55以上・60以上・65以上の過去5年の年次推移を示します。こちらは斤量比ではなく、馬体重そのものを偏差値化したものになりますので注意してください。

【今回】前走斤量比偏差値

続いて、馬体重から斤量比に置き換えたものになります。前走馬体重を使用していること、偏差値化しているところは同じなので、

馬体重そのものか
斤量比を使っているか

の純粋比較になります。

ちょっと表が大きくて見にくいかもしれませんが、斤量比を用いた方が、少し勝率が落ちるが平均的な回収率が高くまた変動幅も小さい、と言えますね。

よって、回収率向上を志向する上では斤量比の方が利点があると考えます。こうした指標をひとつひとつ丁寧に紡いでいけば、総合指数として（過剰適合を起こさずに）回収率100%を超えることは可能です。微妙なポイント差だな、と思うかもしれませんが、馬体重のような基本的なデータで、1ポイント2ポイント稼げることは大きな意味があります。